基于相关滤波器的目标跟踪方法综述
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用广泛，包括视频监控、人机交互、自动驾驶等领域。
目标跟踪算法的主要任务是在视频序列中，对特定目标进行定位和跟踪。
本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、基本原理、技术方法以及发展趋势。
二、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理是通过提取目标特征，在视频序列中寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的定位和跟踪。
根据特征提取的方式，目标跟踪算法可以分为基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于特征的方法：该方法主要通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，利用这些特征在视频序列中进行匹配和跟踪。
其优点是计算复杂度低，实时性好，但容易受到光照、遮挡等因素的影响。
2. 基于模型的方法：该方法通过建立目标的模型，如形状模型、外观模型等，在视频序列中进行模型的匹配和更新。
其优点是能够处理部分遮挡和姿态变化等问题，但模型的建立和更新较为复杂。
3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在目标跟踪领域取得了显著的成果。
该方法主要通过训练深度神经网络来提取目标的特征，并利用这些特征进行跟踪。
其优点是能够处理复杂的背景和目标变化，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、目标跟踪算法的技术方法根据不同的应用场景和需求，目标跟踪算法可以采用不同的技术方法。
常见的技术方法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法和基于孪生网络的方法等。
1. 基于滤波的方法：该方法主要通过设计滤波器来对目标的运动进行预测和跟踪。
常见的滤波方法包括卡尔曼滤波、光流法等。
2. 基于相关性的方法：该方法通过计算目标与周围区域的相关性来实现跟踪。
常见的相关性方法包括基于均值漂移的算法、基于最大熵的算法等。
3. 基于孪生网络的方法：近年来，基于孪生网络的跟踪算法在准确性和实时性方面取得了显著的进步。
该方法通过训练孪生网络来提取目标和背景的特征，并利用这些特征进行跟踪。
kcf算法的实现 -回复
kcf算法的实现-回复KCF算法的实现KCF（Kernelized Correlation Filter）算法是一种基于相关滤波器的目标跟踪算法。
它通过将目标在图像域转化到特征域，利用核函数将相似度计算转化为线性回归问题，从而实现实时有效的目标跟踪。
本文将从KCF算法的原理、特征提取、核函数使用以及优化方法等方面，一步一步地介绍KCF算法的实现。
一、KCF算法原理KCF算法的核心思想是在每一帧图像中，通过相关滤波器将目标与背景进行分离。
其步骤如下：1. 初始化：首先在第一帧图像中手动选择目标的位置，并提取相关特征。
2. 特征提取：通过使用HOG（方向梯度直方图）特征和灰度图像特征，将目标从图像域转化到特征域，以提高鲁棒性。
对于每一帧图像，也使用相同的提取方法进行特征提取。
3. 相似度计算：利用核函数将目标模板与当前帧的特征进行比较，计算它们之间的相似度。
4. 线性回归：将相似度与样本标签建立线性关系，对目标模板和背景模板进行线性回归训练，得到目标模板的回归系数。
5. 目标跟踪：在下一帧图像中，通过将目标模板与当前帧进行相关计算，利用回归系数来定位目标的位置。
二、特征提取特征提取是KCF算法中非常重要的一步，它能够有效地从原始图像中提取有用的特征，以帮助跟踪目标。
常用的特征包括HOG特征和灰度图像特征。
1. HOG特征：方向梯度直方图（HOG）是一种用于目标检测和跟踪的特征描述子。
它将图像分割成小的单元格，计算每个单元格中灰度梯度的方向直方图，并将这些直方图串联起来形成特征向量。
HOG特征能够有效地表达目标的形状和边缘信息。
2. 灰度图像特征：除了HOG特征外，KCF算法还利用灰度图像的信息来进行目标跟踪。
通过将图像转化为灰度图像，可以简化计算，并提供目标的亮度信息。
三、核函数的使用KCF算法中使用核函数将相似度计算问题转化为线性回归问题，实现目标跟踪。
常用的核函数包括线性核函数、高斯核函数和多项式核函数。
目标跟踪算法综述
目标跟踪算法综述目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要任务，它的目标是在视频中准确地跟踪一个或多个特定的目标。
目标跟踪技术在各个领域都有广泛的应用，比如视频监控、自动驾驶、智能交通系统等。
随着计算机性能的提高和人工智能的发展，目标跟踪算法也在不断地得到改进和创新。
本文将对目标跟踪算法的发展进行综述。
目标跟踪算法主要分为传统的基于模型的方法和基于深度学习的方法。
传统的基于模型的方法主要包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
这些方法首先通过对目标进行建模，然后通过观察视频序列中的目标状态来更新模型，从而实现跟踪。
由于这些方法对目标的形状、运动等进行了建模，因此在目标快速运动、形变、遮挡等情况下表现较好。
但是，这些方法对于复杂的场景以及目标外观的变化较为敏感。
近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标跟踪算法也取得了显著的进展。
深度学习通过神经网络模型对目标进行建模，并使用大量标注数据进行训练。
这种方法通过深度学习网络从图像中提取特征，并根据提取的特征进行目标检测和跟踪。
深度学习方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，在复杂的场景下表现优秀。
然而，由于深度学习方法需要大量的训练数据和计算资源，其运行速度较慢。
基于深度学习的目标跟踪算法主要包括基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。
基于CNN 的方法通过在网络中使用卷积层和池化层，对目标进行特征提取和表示。
这些方法一般将目标跟踪问题视为图像分类或目标检测问题，通过对目标进行分类或定位来实现目标跟踪。
基于RNN的方法则通过对时间序列数据进行建模，利用循环神经网络对目标进行跟踪。
这些方法一般采用LSTM或GRU等循环神经网络结构来对目标状态进行建模，并通过时间序列数据来更新模型。
除了基于模型和深度学习的方法，还有一些其他的目标跟踪算法，例如基于边界框的方法、基于稀疏表示的方法、基于流场的方法等。
这些方法各有特点，在不同的场景和需求下有着不同的应用。
基于相关滤波器的目标跟踪方法综述
基于相关滤波器的⽬标跟踪⽅法综述0引⾔视觉跟踪是计算机视觉中引⼈瞩⽬且快速发展的领域,主要⽤于获取运动⽬标的位置、姿态、轨迹等基本运动信息,是理解服务对象或对⽬标实施控制的前提和基础。
其涉及许多具有挑战性的研究热点并常和其他计算机视觉问题结合出现,如导航制导、事件检测、⾏为识别、视频监控、⾃动驾驶、移动机器⼈等[1-4]。
虽然跟踪⽅法取得了长⾜进展,但由于遮挡、⽬标的平⾯内/外旋转、快速运动、模糊、光照及变形等因素的存在使其仍然是⾮常具有挑战性的⼯作。
近年来,基于相关滤波器CF(Correlation Filter)的跟踪⽅法得到了极⼤关注[5-9]。
CF 最⼤的优点是计算效率⾼,这归结于其假设训练数据的循环结构,因为⽬标和候选区域能在频域进⾏表⽰并通过快速傅⾥叶变换(FFT)操作。
Bolme [6]等⾸次将CF 应⽤于跟踪提出MOSSE 算法,其利⽤FFT 的快速性使跟踪速度达到了600-700fps 。
瑞典林雪平⼤学的Martin Danelljan 在2016年ECCV 上提出的相关滤波器跟踪算法C -COT [7]取得了VOT2016竞赛冠军,2017年其提出的改进算法ECO [8]在取得⾮常好的精度和鲁棒性的同时,显著提⾼运算速度⾄C-COT 的6倍之多。
基于CF 的跟踪算法如此优秀,已然成为研究热点。
近年和相关滤波有关的论⽂层出不穷,很有必要对这些论⽂及相关滤波的发展等进⾏⼀个归纳和总结,以推动该⽅向的发展。
⽂献[9]虽已做过综述并取得了⼀定效果,但有两点不⾜:(1)过多介绍现有⼏种⽅法的具体细节,没有对更多⽂献进⾏对⽐分析;(2)缺乏对基于相关滤波器跟踪⽅法的分类对⽐分析。
基于此,本⽂的不同基⾦项⽬:陕西理⼯⼤学科研项⽬资助(SLGKY16-03)基于相关滤波器的⽬标跟踪⽅法综述?马晓虹1,尹向雷2(1.陕西理⼯⼤学电⼯电⼦实验中⼼,陕西汉中723000;2.陕西理⼯⼤学电⽓⼯程学院,陕西汉中723000)摘要:⽬标跟踪是计算机视觉中的重要组成部分,⼴泛应⽤于军事、医学、安防、⾃动驾驶等领域。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其核心在于通过图像序列分析，实现对特定目标的定位与追踪。
随着深度学习、人工智能等技术的飞速发展，目标跟踪算法在军事、安防、自动驾驶、医疗等多个领域均展现出其巨大应用潜力。
本文将对目标跟踪算法进行全面综述，包括其基本原理、研究现状以及未来发展等方面。
二、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理主要依赖于图像序列中的特征提取与匹配。
其基本步骤包括：初始化目标位置、特征提取、特征匹配与更新、目标位置预测等。
首先，在视频序列的初始帧中确定目标的位置；然后，通过提取目标的特征信息，如颜色、形状、纹理等；接着，利用这些特征信息在后续帧中进行匹配，以实现目标的跟踪；最后，根据匹配结果进行目标位置的预测与更新。
三、目标跟踪算法的研究现状（一）传统目标跟踪算法传统目标跟踪算法主要包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于滤波的方法等。
其中，基于特征的方法主要通过提取目标的局部特征进行匹配；基于模型的方法则是通过建立目标的模型进行跟踪；基于滤波的方法则利用滤波器对目标进行预测与跟踪。
这些方法在特定场景下具有一定的有效性，但在复杂场景下往往难以取得理想的跟踪效果。
（二）深度学习在目标跟踪中的应用随着深度学习技术的发展，其在目标跟踪领域的应用也日益广泛。
深度学习能够自动提取目标的深层特征，提高跟踪的准确性与鲁棒性。
基于深度学习的目标跟踪算法主要包括基于孪生网络的方法、基于相关滤波与深度学习的结合方法等。
这些方法在复杂场景下取得了较好的跟踪效果。
四、常见的目标跟踪算法及其优缺点（一）基于相关滤波的跟踪算法该类算法利用相关滤波技术对目标进行跟踪，具有较高的计算效率。
但其缺点是对于复杂场景的适应性较差，容易受到光照变化、形变等因素的影响。
（二）基于深度学习的跟踪算法该类算法通过深度学习技术自动提取目标的特征信息，具有较高的准确性。
但其计算复杂度较高，对硬件设备要求较高。
基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究
基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究摘要：随着计算机视觉和机器学习技术的发展，目标跟踪技术在许多领域中得到广泛应用。
卡尔曼滤波是一种经典的估计算法，可以用于目标跟踪，具有良好的估计性能和实时性。
本文主要介绍了卡尔曼滤波在目标跟踪领域的研究进展，包括基本原理、模型建立、算法优化等方面。
1.引言目标跟踪是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向。
在许多应用中，如视频监控、自动驾驶等，目标跟踪技术都扮演着重要的角色。
目标跟踪技术主要目的是在一段时间内通过图像或视频序列确定目标的位置、形状、尺寸等信息。
2.卡尔曼滤波的基本原理卡尔曼滤波是一种递归算法，用于估计线性系统的状态。
它基于贝叶斯滤波理论，将观测数据和系统动力学方程结合起来，通过迭代更新的方式获得对系统状态的估计。
卡尔曼滤波有两个主要的步骤：预测和更新。
预测步骤根据系统的动力学方程和上一时刻的状态估计，预测出当前时刻的状态。
更新步骤则根据观测数据和预测的状态，通过计算卡尔曼增益来更新状态估计。
3.卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用目标跟踪问题可以看作是一个卡尔曼滤波问题，即通过观测数据预测目标的状态。
在目标跟踪中，系统动力学方程可以根据目标的运动模型来建立。
观测数据可以是目标在每一帧图像中的位置信息。
通过将这些信息输入到卡尔曼滤波器中，可以得到对目标状态的估计。
4.卡尔曼滤波在目标跟踪中的改进与优化尽管卡尔曼滤波在目标跟踪中取得了一定的成功，但还存在一些问题，如对目标运动模型的建模不准确、对观测数据的噪声假设过于理想等。
因此，研究者提出了许多改进和优化方法。
其中一种方法是引入非线性扩展的卡尔曼滤波，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。
另一种方法是使用深度学习技术来提取更准确的特征表示，进一步改善目标跟踪性能。
5.实验与结果分析本节主要介绍了一些使用卡尔曼滤波进行目标跟踪的实验研究，并对其结果进行了分析。
实验结果表明，卡尔曼滤波在目标跟踪中具有较好的稳定性和精度。
基于相关滤波器的目标跟踪算法研究
摘要摘要目标跟踪是模式识别和计算机视觉中的重要研究课题之一，在视频监控、无人驾驶和人机交互等方向有着广泛的应用前景。
其技术层面上涉及机器学习、深度学习和计算机图像处理等范畴，具有深刻的研究意义。
历经数十年的研究与发展，大量优秀算法相继提出，极大程度地提升了跟踪结果的精确度和鲁棒性，但在实际应用中，由于目标本身和背景在跟踪过程中往往是不断变化的，目标遮挡、快速运动、光照变化等因素均会对跟踪结果造成影响，因此，目标跟踪领域仍然存在诸多有价值的研究方向。
为了进一步提升目标跟踪算法的精确度和鲁棒性，本文以鉴别性相关滤波算法（Discriminative Correlation Filter，DCF）为基础，分别从跟踪框架的设计以及目标的特征选择等角度展开深入分析和研究。
本文的具体研究工作和创新点如下：（1）提出一种基于深度特征和二值矩阵掩膜的相关滤波跟踪算法（Deep Features with Binary Matrix Mask Based Correlation Filter Tracking Algorithm，MDCF）。
在经典算法DCF的基础上，利用学习得到的二值矩阵作为局部约束掩膜，对模板信息进行裁剪，使滤波器的能量只集中于目标区域，对循环样本带来的边界效应进行有效抑制，从而提升跟踪结果的精确度和鲁棒性。
此外，算法采用表达能力更强的ResNet50深度特征替代经典算法中的方向梯度直方图特征（Histogram of Oriented Gradient，HOG）和颜色名称特征（Color Names，CN），采用深度特征时，将训练样本通过水平翻折、旋转和平移三种方式实现样本扩充，增加了目标模板的表达能力，进一步提升了算法的跟踪精度和鲁棒性。
（2）提出一种基于时序一致和空间剪裁的多特征相关滤波跟踪算法（Tracking Algorithm via Temporal Consistency and Spatial Pruning Based Correlation Filter with Multiple features，TCSP）。
基于判别相关性滤波器的运动目标跟踪方法研究
基于判别相关性滤波器的运动目标跟踪方法研究对运动目标进行稳定的跟踪是模式识别领域的重要研究课题,在生物视觉、自动驾驶、视频监控等领域应用广泛。
近来,机器学习和人工智能领域的快速发展,进一步促进了对目标跟踪课题的深入研究。
然而,由于目标跟踪过程中经常出现的外形变化、光照变化、遮挡、背景干扰等问题,在复杂环境下对运动目标进行鲁棒跟踪仍是一个极具挑战性的课题。
判别相关性滤波器的理论最早是在信号处理领域中被提出的,随后被引入到了目标跟踪领域。
相比于传统的目标跟踪算法,基于判别相关性滤波器的目标跟踪算法不仅能够达到较高的跟踪精确度和跟踪成功率,而且能够实现较快的跟踪处理速度,因此成为了近年来目标跟踪课题中的一个主要研究分支。
尽管此类算法相比于传统的目标跟踪算法已经有了明显的性能提升,但是此类算法中的许多问题,例如模型学习问题、目标尺度估计问题、上下文感知问题、深度学习问题等,需要更加深入的研究和进一步的解决以提升算法的整体性能。
针对以上问题,本课题在判别相关性滤波器框架下,重点研究了基于自步学习的目标外观模型学习方法、连续空间目标尺度估计策略、基于联合方式的上下文感知与回归目标自适应、孪生对称卷积网络中的残差分层注意力机制等几个方面的内容。
本文的具体工作和研究成果主要包括以下几个方面。
1)研究了基于自步学习的目标外观模型学习方法,提出了基于自步学习的目标跟踪算法。
传统的模型学习方法缺少相应的样本选择机制,在模型学习的过程中容易引入干扰样本影响目标外观模型的准确性。
尽管部分算法制定了对样本进行选择的标准,但这种人为制定的硬性标准不一定符合模型自身对训练样本的要求。
针对以上问题,将自步学习引入到了目标跟踪中,通过构建判别相关性滤波器框架下新的目标函数,建立了模型学习和样本选择之间的联系,模型可自适应的选择可靠的训练样本对目标外观进行学习。
其次,考虑到目标跟踪自身的特性,提出了带有约束向量的自步学习函数。
约束向量包含了目标跟踪的先验知识,能够反映各个帧中训练样本的重要性;自步学习函数中使用了混合阈值的学习模式,结合了硬阈值模式和软阈值模式各自的特点,可以为训练样本分配实数值的学习权重,能够反映每一帧中训练样本的可靠性,并且学习权重具有一定的容错能力。
opencv trackercsrt的原理
opencv trackercsrt的原理
OpenCV TrackerCSRT是一种基于相关滤波器的目标跟踪算法，它可以在视频中实时跟踪目标的位置和大小。
TrackerCSRT是OpenCV 3.4版本中新增的跟踪器之一，它的性能比传统的跟踪算法更加优秀。
TrackerCSRT的原理是基于相关滤波器的跟踪算法。
相关滤波器是一种基于模板匹配的滤波器，它可以在图像中寻找与给定模板最相似的区域。
在TrackerCSRT中，首先需要选择一个目标区域作为跟踪目标的初始位置，然后使用相关滤波器来跟踪目标在后续帧中的位置。
具体来说，TrackerCSRT将目标区域分成若干个小的子区域，每个子区域都对应一个相关滤波器。
在跟踪过程中，TrackerCSRT会计算每个子区域与当前帧中的图像区域的相似度，然后根据相似度来更新每个子区域的相关滤波器。
这样，TrackerCSRT可以在不断地更新相关滤波器的基础上，实现对目标的实时跟踪。
除了相关滤波器，TrackerCSRT还使用了一些其他的技术来提高跟踪的性能。
例如，它使用了多尺度空间搜索来处理目标的尺度变化，使用了背景建模来减少背景干扰，使用了自适应的学习率来平衡跟踪的速度和准确度等。
总的来说，TrackerCSRT是一种基于相关滤波器的目标跟踪算法，它可以在视频中实时跟踪目标的位置和大小。
它的原理是使用相关滤波器来匹配目标区域和图像区域，然后不断地更新相关滤波器来实现实时跟踪。
同时，它还使用了多种技术来提高跟踪的性能，使得它比传统的跟踪算法更加优秀。
基于核相关滤波的目标跟踪算法研究
摘要目标跟踪作为计算机视觉中重要组成部分，被广泛的应用于自动驾驶、监控安防、人机交互和军事领域等。
在实际的跟踪过程中，目标经常出现形变，尺度变化等内在的变化，也经常受到光照、遮挡和背景杂乱等外界影响。
因此，增强目标跟踪算法在各种场景中的鲁棒性具有重要的意义。
本文在核相关滤波算法的基础上，进行了深入的研究，针对当前目标跟踪中的不足，提出了一些有效的改进方法。
具体研究工作概括如下：1.介绍了核相关滤波算法数学原理，并对核相关滤波目标跟踪算法的各部分进行了详细的介绍，并分析了该算法存在的不足。
2.为了增强目标模型的鲁棒性以及适应目标跟踪过程中目标尺度的变化，提出了一种基于特征融合的尺度自适应核相关滤波目标跟踪算法。
该算法以核相关滤波算法为基本框架，在特征提取阶段使用OPP颜色特征和HOG特征进行融合得到的融合特征，使用融合特征增强对目标外观的表示，提高跟踪算法的鲁棒性。
另外，分别计算不同尺度目标的响应值，选取响应值最大的尺度的作为目标尺度，实现跟踪过程中目标尺度自适应。
实验结果表明，提出的算法可以较好的适应目标的尺度变化，并能够在各种挑战场景中获得良好的跟踪效果。
3.为了应对跟踪过程中外界环境和目标自身变化的影响，提出了结合关键点和高斯混合模型的核相关滤波跟踪算法。
使用关键点跟踪和核相关滤波算法相结合的方式对目标进行跟踪，通过前后向误差筛选出目标的关键点，利用关键点信息可以减少背景的影响。
另外，使用高斯混合模型对样本进行处理来生成不同的组件，每一个组件对应一组比较相似的样本，在减少样本量的同时保持了样本的多样性，防止算法过拟合。
实验结果表明，本文提出的算法在复杂环境中仍具有很好的跟踪效果。
关键词：核相关滤波；目标跟踪；特征融合；尺度自适应；关键点AbstractAs an important part of computer vision, target tracking is widely used in autonomous driving, surveillance security, human-computer interaction and military fields.In the actual tracking process, the target often undergoes internal changes such as deformation, scale change, etc., and is often affected by external influences such as illumination, occlusion, and background clutter.Therefore, it is important to enhance the robustness of the target tracking algorithm in various scenarios.In this paper, based on the kernel correlation filtering algorithm, an in-depth study is carried out, and some effective improvement methods are proposed for the difficult problems in current target tracking.The specific research work is summarized as follows：1.The mathematical principle of kernel correlation filtering algorithm is introduced, and the parts of tracking algorithm based on kernel correlation filtering are introduced in detail, and the shortcomings of current algorithm are analyzed.2.In order to enhance the robustness of the target model and solve the target scale change in the target tracking process, a scale-adaptive kernel correlation filtering target tracking algorithm based on feature fusion is proposed.The algorithm uses the kernel correlation filtering algorithm as the basic framework, and uses the OPP color feature and the HOG feature to fuse the fusion feature in the feature extraction stage. The fusion feature is used to enhance the representation of the target appearance and improve the robustness of the tracking algorithm.In addition, the different scales of the target are calculated and the scale with the largest response value is selected as the target scale to realize the adaptation of the target scale in the tracking process.The experimental results show that the proposed algorithm can better adapt to the scale change of the target and can obtain good tracking effect in various challenge scenarios.3.In order to cope with the influence of the external environment of the tracking process and the changes of the target itself, a target tracking algorithm of the joint model is proposed.The target tracking is performed by using the key point tracking algorithm and the kernel correlation filtering algorithm. When the target is occluded, the key points of the target are filtered by the forward and backward error, and the influence of the background can bereduced by using the key point information.In addition, the Gaussian mixture model is used to process the samples to generate different components. Each component corresponds to a group of relatively similar samples, which reduces the sample size while maintaining the sample diversity and preventing the algorithm from over-fitting. The experimental results show that the proposed algorithm still has a good tracking effect in complex environments.Keywords：kernel correlation filtering; target tracking; feature fusion; scale adaptation; key point目录摘要 (4)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 目标跟踪特征介绍 (2)1.2.2 目标跟踪模型介绍 (4)1.3 论文主要工作 (6)1.3.1论文研究内容 (6)1.3.2 论文结构安排 (7)第二章核相关滤波跟踪算法理论基础 (9)2.1相关滤波器基础 (9)2.2核相关滤波算法[45] (9)2.2.1核相关滤波算法基本框架 (9)2.2.2核相关滤波跟踪原理 (10)2.2.3循环矩阵的性质 (11)2.2.4相关滤波求解 (11)2.2.5核技巧的运用 (12)2.2.6快速目标检测 (13)2.2.7模型更新 (14)2.3核相关滤波算法分析 (14)2.3.1使用单一特征 (14)2.3.2 使用单一尺度 (15)2.3.3 更新策略不可靠 (15)2.4目标跟踪的评价体系 (16)2.5本章小结 (17)第三章特征融合的尺度自适应核相关滤波目标跟踪算法 (18)3.1多特征融合方法 (18)3.1.1特征介绍 (18)3.1.2特征融合方法 (20)3.2尺度自适应 (21)3.3核相关滤波器的训练和更新 (22)3.4算法的整体流程 (23)3.5实验仿真和分析 (24)3.5.1实验环境与测试集 (24)3.5.2 HOG-OPP特征的有效性实验 (25)3.5.3不同算法跟踪性能对比 (27)3.6本章小结 (31)第四章结合关键点和高斯混合模型核相关滤波跟踪算法 (32)4.1关键点的跟踪 (32)4.1.1 光流法原理 (32)4.1.2 前后向误差 (33)4.1.3 关键点跟踪方法 (34)4.2 高斯混合模型 (34)4.3 整体算法流程 (36)4.4 实验仿真和分析 (37)4.4.1 实验数据和评价指标 (37)4.4.2 实验环境和参数设置 (38)4.4.3定量分析 (38)4.4.4 定性分析 (43)4.5 本章小结 (46)总结与展望 (47)工作总结 (47)工作展望 (47)参考文献 (49)攻读硕士期间取得的研究成果 (54)致谢 (55)第一章绪论第一章绪论1.1研究背景及意义随着互联网技术的广泛应用和计算机硬件性能的不断提高，视频数据量得到了极大的提升，利用计算机对视频数据进行挖掘和处理，分析视频数据存在的各种信息，是计算机视觉领域的重点和热点。
基于相关滤波器的目标跟踪技术
基于相关滤波器的目标跟踪技术董艳梅2015年6月中图分类号：TP391UDC分类号：004.9基于相关滤波器的目标跟踪技术作者姓名董艳梅学院名称计算机学院指导教师裴明涛副教授贾云得教授答辩委员会主席陆耀教授申请学位工程硕士学科专业计算机技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月Visual Object Tracking Based on Correlation FiltersCandidate Name：Yanmei DongSchool or Department: Computer Science and Technology Faculty Mentor: Associate Prof. Mingtao PeiProf. Yunde JiaChair, Thesis Committee：Prof. Yao LuDegree Applied: Master of EngineeringMajor：Computer TechnologyDegree by: Beijing Institute of Technology The Date of Defence：June，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。
尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。
特此申明。
签名：日期：摘要视觉目标跟踪（Visual Object Tracking）是计算机视觉的广泛应用中最重要的、最具有挑战性的工作之一，是一种利用视频传感器，通过分析和理解视频信息实现对特定目标的定位和跟踪的综合性技术。
视觉目标跟踪是解决许多视觉问题的基础，在智能视频监控、人机交互、智能交通等领域中具有广泛的应用前景。
深入理解计算机视觉技术中的目标跟踪方法
深入理解计算机视觉技术中的目标跟踪方法目标跟踪是计算机视觉领域中一个具有挑战性的任务，它的目标是在连续的图像序列中准确地定位和跟踪一个特定的目标。
目标跟踪在广泛的领域中都有着重要的应用，包括视频监控、人机交互、无人驾驶以及虚拟现实等领域。
在本文中，将深入理解计算机视觉技术中的目标跟踪方法，介绍并分析几种常见的目标跟踪方法，包括相关滤波器、深度学习和多目标跟踪。
一种常见且经典的目标跟踪方法是相关滤波器。
基于相关滤波器的目标跟踪方法通常将目标跟踪问题转化为对滤波器模板的更新和匹配。
在目标跟踪开始之前，首先使用一张包含目标的图像作为初始模板，然后在后续的图像序列中，通过计算每一帧图像与滤波器模板的相似度来确定目标的位置。
常见的相关滤波器方法包括均值偏移方法（Mean Shift）和核相关滤波器方法（Kernelized Correlation Filter，KCF）。
均值偏移方法通过计算目标周围像素的颜色分布来更新滤波器模板，并通过在颜色空间中迭代搜索来确定目标的位置。
而KCF方法通过将滤波器模板映射到频域并使用快速傅里叶变换实现高效的目标跟踪。
随着深度学习的发展和广泛应用，越来越多的目标跟踪方法采用了深度学习的技术。
深度学习模型可以学习图像的高层次特征表示，从而提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的深度学习模型之一。
在目标跟踪中，CNN可以用于提取图像的特征表示，并通过使用分类器或回归器来预测目标的位置。
常见的深度学习目标跟踪方法包括基于卷积神经网络的跟踪器（CNN Tracker）和基于循环神经网络的跟踪器（RNN Tracker）。
这些方法通过在训练过程中利用大量带有标注的数据来学习目标的特征表示和位置信息，从而实现准确的目标跟踪。
除了单目标跟踪，多目标跟踪也是一个重要的研究方向。
多目标跟踪目的是在同一场景中同时跟踪多个目标，通常需要解决目标重叠、目标消失和新目标出现等复杂问题。
基于相关滤波器的目标追踪研究
• 55•基于相关滤波器的目标追踪研究广东工业大学 江 维近年来，由于目标检测的成功，判别式分类器在目标追踪领域也受到了极大的关注。
本文通过提取图片的HOG特征，在现有的追踪器的基础上融合分块的思想，然后利用PCA技术加速追踪器的计算，从而得到跟踪效果更鲁棒的追踪器，并且与目前多种跟踪器进行了对比和性能分析。
1.概述目标跟踪是计算机视觉中一个基本研究方向，在视频监控，人机交互等场景中都有广泛的应用（郑南宁.计算机视觉与模式识别[M].国防工业出版社,1998）。
在具有很少的模型先验知识进行目标跟踪一直是我们研究的重点。
我们的目标是通过给定的包含目标的初始图片来训练分类器使其可以对目标或背景进行分类，利用这个分类器检测后面视频流中的目标，然后我们的分类器根据后面的检测结果进行更新。
由于先验知识过少和计算量的原因，样本量过少一直是目标跟踪中影响其性能的主要因素，本文通过学习一个相关滤波器把学习算法和信号处理相结合，通过傅里叶变换大大加速了分类器的求解和提高了追踪精度。
图1 HOG特征的可视化2.HOG特征图片特征的提取对跟踪器的性能有很大的影响（Wang N,Shi J,Yeung D Y,et al.Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems[J].2015:3101-3109），本文选择方向梯度直方图（Histo-gram of Oriented Gradient, HOG）来提取图片特征（Dalal N,Triggs B.Histograms of Oriented Gradients for Human Detection[C]//null.IEEE Computer Society,2005），HOG特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。
它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
本文我们提取图像的HOG特征来生成追踪器，它是维度为31的特征，图1为HOG特征的可视化。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。
随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法取得了显著的进步。
本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、主要方法和挑战，以期为相关研究提供参考。
二、目标跟踪算法的研究现状目标跟踪算法的发展历程可以追溯到上世纪中期，经历了从传统方法到深度学习方法的发展。
传统方法主要依赖于特征提取和匹配，而深度学习方法则通过学习大量数据来提高跟踪性能。
近年来，随着深度学习的广泛应用，基于深度学习的目标跟踪算法已成为研究热点。
三、主要目标跟踪算法1. 基于特征的方法基于特征的方法是早期目标跟踪的主要手段，主要包括光流法、模板匹配法等。
这些方法通过提取目标特征，在视频帧之间进行匹配和跟踪。
然而，这些方法对于复杂场景和动态背景的适应性较差。
2. 基于相关滤波的方法相关滤波是一种在频域进行信号处理的方法，也被广泛应用于目标跟踪领域。
该方法通过训练一个相关滤波器来预测目标的运动轨迹。
相关滤波方法具有计算效率高、实时性好的优点，但容易受到目标形变和背景干扰的影响。
3. 基于深度学习的方法基于深度学习的目标跟踪算法是近年来研究的热点。
这些方法通过学习大量数据来提取目标的特征和运动信息，从而实现对目标的准确跟踪。
深度学习方法具有强大的特征提取能力和泛化能力，能够适应复杂场景和动态背景。
四、深度学习在目标跟踪中的应用深度学习在目标跟踪中的应用主要体现在以下几个方面：1. 特征提取：深度神经网络可以自动学习目标的特征表示，提高跟踪的准确性。
2. 上下文信息利用：深度学习方法可以通过学习目标的上下文信息来提高跟踪的鲁棒性。
3. 在线学习与更新：深度学习方法可以在线学习目标的运动信息和外观变化，实现自适应跟踪。
五、挑战与未来研究方向尽管目标跟踪算法已经取得了显著的进步，但仍面临许多挑战和问题。
未来研究方向主要包括：1. 鲁棒性：如何提高算法在复杂场景和动态背景下的鲁棒性是一个重要的问题。
基于相关滤波器的视觉目标跟踪综述
学
Ｖｏ １ ． ４ ３ Ｎｏ ． １ ｌ
Ｎｏ ｖ ２ ０ １ ６
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
基 于 相 关 滤 波器 的 视 觉 目标 跟 踪 综 述
魏 全禄 老松杨 白 亮
关键词 视 觉跟 踪 ， 判别式 学习方法， 相 关 滤 波 器
中图法分类号
Ｔ Ｐ ３ ９ １
文献标识码 Ａ
Ｄ Ｏ Ｉ １ ０ ． １ １ ８ ９ ６ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ — １ ３ ７ Ｘ ２ ０ １ ６ ． １ １ ． ０ ０ １
Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ０ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｓ ： Ａ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ
ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ ｄ ｕ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｌ ｌ ｅ ｎ ｇ ｅ ｓ ｉ ｎ ｒ ｅ ａ ｌ ｓ ｃ ｅ ｎ ｅ ｓ ． Ｔｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｍｏ ｓ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｒ ｎ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｅ ｒ ｓ ｉ ｓ ａ ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｉ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ —
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｖｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ａ ｆ ｕ ｎ ｄ ａ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｔ ａ ｓ ｋ ｉ ｎ ｍａ ｎ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｓ ｔ ｉ ｌ ｌ ａ ｎ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｒ ｅ —
目标跟踪综述
目标跟踪综述目标跟踪是计算机视觉领域中的一项重要任务，其目的是在视觉序列中自动跟踪移动目标。
目标跟踪在许多应用领域有很高的价值，如视频监控、行人检测、自动驾驶等。
目标跟踪任务通常可以分为两个阶段：初始化和跟踪。
在初始化阶段，目标跟踪算法需要从图像序列中选择一个初始目标，并获取其外观模型。
在跟踪阶段，算法需要在连续的帧之间更新目标的状态，以确保目标在整个序列中得到准确跟踪。
在过去的几十年中，目标跟踪领域取得了长足的进展。
早期的目标跟踪方法主要基于特征点或边缘匹配的方法，但这些方法对图像噪声和复杂背景非常敏感，难以在复杂场景中提供准确的跟踪结果。
随着计算机视觉和机器学习的发展，基于特征的方法被逐渐取代，而以基于学习的方法为代表的目标跟踪算法成为主流。
基于学习的目标跟踪算法主要利用机器学习技术，建立目标的视觉模型，并通过学习目标与背景的区别来实现目标跟踪。
最早的学习方法是基于相关滤波器的方法，它使用样本图片的相关信息来估计目标的位置。
然后，随着深度学习算法的兴起，基于深度学习的目标跟踪算法也逐渐发展起来。
基于深度学习的目标跟踪算法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取特征，并通过循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来建立目标的状态模型。
这些算法在准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展，并在许多目标跟踪比赛中获得了优异的成绩。
然而，目标跟踪任务仍然面临一些挑战。
首先是目标遮挡问题，当目标被其他物体遮挡时，跟踪算法容易失效。
其次是目标形变问题，目标可能会变换形状或姿态，导致传统方法难以正确跟踪。
此外，光照变化、背景混杂以及相机移动等因素也会影响目标跟踪的准确性。
为了解决这些问题，近年来研究者提出了许多创新的目标跟踪方法。
例如，使用多目标跟踪算法来同时跟踪多个目标；使用生成对抗网络（GAN）来生成更真实的训练样本；使用强化学习方法来自动调整跟踪器的参数等。
这些方法在提高目标跟踪算法的鲁棒性和准确性方面都取得了显著的改进。
基于卡尔曼滤波的目标跟踪
卡尔曼滤波的基本概念
卡尔曼滤波是一种线性二次估算算法，通过建立 系统模型，对系统状态进行最优估计。
卡尔曼滤波器能够从一系列的不完全的和含有噪 声的测量中，估计动态系统的状态。
卡尔曼滤波器被广泛应用于目标跟踪、导航、控 制系统等领域。
卡尔曼滤波的数学模型
预测模型用于根据系统的前一时刻状态，预测当前时刻 的状态。
初始化
根据目标的初始位置、速度、加速度等参数 ，对卡尔曼滤波器的状态估计进行初始化。
更新
根据观测数据和运动模型，使用卡尔曼滤波 算法更新状态估计，同时更新跟踪参数，如 更新目标的速度、加速度等。
05
CATALOGUE
实验结果与分析
实验数据与环境设置
数据集
本实验采用了真实场景下的数据集，包含目标物 体的位置、速度、加速度等观测信息。
建立观测模型
观测模型描述了目标状态与观 测数据之间的关系，如光学观 测、雷达观测等。
判断是否跟踪成功
根据状态估计结果，判断目标 是否被成功跟踪。
目标检测与特征提取
目标检测
通过图像处理技术，检测出目标的位置 和形状。
VS
特征提取
从目标图像中提取出用于识别和区分目标 的特征，如颜色、形状、纹理等。
跟踪参数的初始化与更新
卡尔曼滤波算法
总结词
卡尔曼滤波算法是一种经典的线性系统预测和估计方法，具有高精度、低计算量和实时性好的优点。
详细描述
卡尔曼滤波算法通过建立线性系统模型，利用系统的输入和输出数据，结合先验知识进行预测和估计 ，得到目标的最优估计值。该算法适用于对目标位置、速度和加速度等参数的精确跟踪，常应用于航 天、军事和导航等领域。
卡尔曼滤波的数学模型可以用状态空间方程来表示。
目标跟踪算法综述
目标跟踪算法综述目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉中一项重要的任务，它旨在识别并跟踪视频序列中的特定目标。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，目标跟踪算法也得到了巨大的改进和突破。
本文将综述当前常见的目标跟踪算法，包括传统的基于特征的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法。
一、传统的基于特征的目标跟踪算法传统的目标跟踪算法主要基于目标的外观特征进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。
其中，最经典的算法是卡尔曼滤波器（Kalman Filter）算法和粒子滤波器（Particle Filter）算法。
卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的滤波器，通过预测目标的位置和速度，并根据观测数据进行修正，从而实现目标的跟踪。
它的优势在于对于线性系统能够得到最优估计，并且具有较低的计算复杂度。
但是，卡尔曼滤波器对于非线性系统和非高斯噪声的处理能力较差，容易导致跟踪误差的累积。
粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的目标跟踪算法，通过生成一组粒子来表示目标的可能位置，并根据观测数据和权重对粒子进行更新和重采样。
粒子滤波器具有较好的鲁棒性和适应性，能够有效处理非线性系统和非高斯噪声。
但是，由于需要采样大量的粒子，并且对粒子进行权重更新和重采样操作，使得粒子滤波器的计算复杂度较高，难以实时应用于大规模目标跟踪。
二、基于深度学习的目标跟踪算法随着深度学习技术的飞速发展和广泛应用，基于深度学习的目标跟踪算法也取得了显著的进展。
深度学习算法通过在大规模标注数据上进行训练，能够学习到更具有区分性的特征表示，并且具有较好的泛化能力和鲁棒性。
目前，基于深度学习的目标跟踪算法主要分为两类：基于孪生网络的在线学习方法和基于卷积神经网络的离线训练方法。
基于孪生网络的在线学习方法通过将目标的当前帧与模板帧进行比较，计算相似度分数，并根据分数进行目标位置的预测和更新。
该方法具有较好的实时性和鲁棒性，但是需要大量的在线训练数据，对于目标的变化和遮挡情况较为敏感。
基于相关滤波技术的目标跟踪方法综述
第20卷第6期信息工程大学学报Vol.20No.62019年12月Journal of Information Engineering UniversityDec.2019㊀㊀收稿日期:2019-10-11;修回日期:2019-10-17㊀㊀基金项目:安徽省教育厅高校自然科学重点项目(KJ2019A1291,KJ2018A0634,KT2019A1292)㊀㊀作者简介:朱伟杰(1991-),男,硕士,主要研究方向为计算机视觉与图像处理㊂DOI :10.3969/j.issn.1671-0673.2019.06.008基于相关滤波技术的目标跟踪方法综述朱伟杰,朱洪军,伍㊀祥,吴锦华,刘晴晴(安徽信息工程学院计算机与软件工程学院,安徽芜湖241000)摘要:视觉目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一,目前已广泛应用于视频监控㊁自动驾驶和视频分析等多个领域㊂近年来目标跟踪算法虽取得巨大进步,但由于视频中目标和背景信息的随机变化,包括光照变化㊁尺度变化㊁快速移动及存在遮挡等,故目标跟踪仍是一项具有挑战性的任务㊂基于相关滤波器(CF )的跟踪算法由于其在基准数据集上的出色性能而备受关注㊂主要对相关滤波类跟踪算法做简单梳理总结,首先介绍目标跟踪的研究意义,然后分析总结经典的相关滤波跟踪算法,最后论述当前相关滤波算法存在的问题,针对未来研究方向给出作者的看法㊂关键词:计算机视觉;目标跟踪;相关滤波算法中图分类号:TP391㊀㊀㊀文献标识码:A文章编号:1671-0673(2019)06-0684-05Survey of Object Tracking Methods Based on Correlation Filter TechnologyZHU Weijie,ZHU Hongjun,WU Xiang,WU Jinhua,LIU Qingqing(College of Computer and Software Engineering,Anhui Institute of Information Technology,Wuhu 241000,China)Abstract :Visual object tracking is one of the important research directions in the field of computervision.It has been widely used in video surveillance,autopilot and video analysis.In recent years,although the object tracking algorithm has made great progress,object tracking is still a challengingtask due to random changes in target and background information in the video,including illumina-tion changes,scale changes,fast motion and occlusion.Correlation filter (CF)based tracking algo-rithms have received wide attention due to their excellent performance on the benchmark data set.The correlation filter tracking algorithms are summarized.Firstly,the research significance of object tracking is introduced.Then the classical correlation filter tracking algorithms are analyzed and sum-marized.Finally,the problems existing in the current algorithm are discussed,and the future re-search directions are given.Key words :computer vision;object tracking;correlation filter algorithm0㊀引言生活中人类通过视觉器官认知世界,获取外界信息㊂可将计算机视觉类比为人类视觉原理,用成像系统替代人的视觉感官,用机器代替大脑完成对输入图像的分析与理解㊂随着科学技术的发展,计算机视觉是人工智能领域重要的研究方向之一,计算机视觉中目标跟踪是指对图像序列中的特定物体进行实时地追踪,目标跟踪的任务是获取一组初始的目标检测,为每个初始检测的目标创建一个唯一的区域,然后在视频中每个目标随着帧序列移动㊀第6期朱伟杰,等:基于相关滤波技术的目标跟踪方法综述685㊀时跟踪,从而保持区域分配的正确性㊂目标跟踪的主要应用包括以下几个方面:①视频监控:视频监控已成为确保现代世界公共安全和秩序不可或缺的组成部分,大多数视频监视应用涉及特定环境中的监视活动,例如室内环境㊁建筑物周围区域㊁高速公路以及交通枢纽等,自动地实现视频中目标的跟踪可节省大量的人力物力[1-2]㊂②军事系统:弹道导弹因其射程远与打击精度高等优势成为最具杀伤力的武器之一,如何对其进行防御是重要的研究方向之一,而防御的前提需做到精确地跟踪[3-4]㊂③自动车辆:智能车辆在学术界和工业界备受关注㊂基于视觉的运动车辆检测和跟踪通常是用于车辆活动分析以及对智能车辆中的动态驾驶环境理解的核心技术[5-6]㊂④人机感知用户界面:人机界面是计算机技术的应用与设计之一,是基于计算机应用程序设计用户界面进而对人进行的行为研究,其中用到较多的是手势等其他肢体的跟踪[7-8]㊂⑤移动机器人:目前机器人已被应用到现实生活中的各个方面,如何实时的检测并跟踪机器人的位置以进一步提高其工作效率成为重要的研究主题[9-10]㊂1㊀目标跟踪难点近年来目标跟踪技术虽取得巨大进步,但仍是一项具有挑战性的任务㊂目标跟踪过程中目标与环境信息经常发生变化导致目标外观特征不断变化,造成的主要难点包括目标快速移动㊁背景混杂㊁尺度变化㊁目标变形和遮挡等[11](如图1所示)㊂由于视频序列的变化是不确定的,包括背景变化和目标变化,对于现有的跟踪算法而言,能同时处理好这两方面变化的少之又少,因此如何建立稳定的目标外观模型以应对这些难点仍是今后研究的重点㊂图1㊀目标跟踪过程中常见的难点示意图2㊀相关滤波类跟踪算法2.1㊀相关滤波跟踪算法原理近年来基于相关滤波(CF)的跟踪算法因其速度及精度的优异性广受关注㊂信号处理方向中的相关滤波算法表示两个信号之间的关联性,后来在图像领域得到广泛应用,CF跟踪算法的主要原理是:目标定位时,计算目标区域响应值峰值,训练好的滤波器与上一帧图像做相关运算来确定下一帧图像中目标的位置区域㊂接着通过新的目标位置来更新外观模型,由于相关滤波算法引入循环矩阵采集样本,故在训练步骤中计算效率较高㊂根据现有的基于相关滤波器的跟踪方法,一般工作框架可概括如下[12]:①初始化时,给出目标在第一帧图像中的位置,从给定的目标图像块训练相关滤波器㊂②在每个后续图像序列中,提取输入图像的某些特征,并且在目标原始像素中乘一个余弦窗使接近边缘的像素值接近于零㊂③通过使用离散傅里叶变换(DFT)用逐元素乘法替换卷积操作来执行有效的相关运算㊂④通过快速傅里叶变换(FFT)方法,后一帧图像与相关滤波器在相关操作计算后可使用傅里叶686㊀信息工程大学学报㊀2019年㊀反变换(IFFT)获得目标区域响应图,最大值的位置即为目标新位置㊂⑤最后提取最新位置处的目标区域更新相关滤波器㊂相关滤波跟踪算法处理某一帧图像的步骤如图2所示㊂图2㊀基于相关滤波技术的目标跟踪算法处理第t 帧图像示意图2.2㊀相关滤波跟踪算法发展与分类文献[13]最早在目标跟踪领域引入相关滤波器,提出了最小化输出均方误差和(Minimum Out-put Sum of Squared Error,MOSSE)目标跟踪算法㊂该算法使用目标第一帧图像训练相关滤波器,后续图像帧中与初始化目标越相似,响应图谱峰值越高,跟踪速度达到669帧/秒(Frames Per Second,FPS),跟踪速度得到大幅度提升㊂后来的相关滤波算法对MOSSE 算法进行了多种改进,包括加入了颜色特征信息,提高了跟踪算法的目标外观表达能力㊂文献[15]提出了循环结构核(Circulant Structure Kernel,CSK)跟踪方法,原理是求两个连续帧的频域共振位置,并利用核函数进行核映射,引入的循环矩阵和核函数提高了运算速率㊂文献[16]改进了CSK 算法,提出了核相关滤波器(ker-nel correlation filter)跟踪算法,使用循环矩阵位移增加训练样本,利用岭回归学习目标检测器,跟踪速度较快,且算法指出了将多通道图像信息嵌入该算法的方法㊂根据相关滤波跟踪算法处理目标跟踪难点的不同,可将相关滤波跟踪算法分为以下几类:2.2.1㊀尺度自适应类算法针对传统的相关滤波跟踪算法样本尺度固定的问题,自适应尺度版本的算法也进一步开展研究,其中基于多特征融合的尺度自适应(SAMF)算法[14]同时将颜色信息和HOG 特征融合,进一步提升了跟踪算法的整体性能㊂文献[17]通过最大化尺度网格的后验分布来更新跟踪器的尺度,跟踪效果较佳㊂文献[18]提出的DSST 算法使用位置滤波器和尺度滤波器分别进行目标定位和尺度估计,且两个滤波器相对独立,故可选用不同的特征进行训练和测试㊂文献[19]提出了一种新颖的尺度自适应跟踪方法,通过学习单独的判别相关滤波器进行平移和尺度估计,使用不同比例采样的目标外观样本在线学习显式比例滤波器,与传统方法不同,此算法直接学习由目标尺度变化引起的外观变化㊂2.2.2㊀解决边界效应类算法文献[20]提出空间正则化判别相关滤波器算法(SRDCF)解决标准DCF [16]算法的局限性,引入的空间正则化分量使得算法能够在较大的图像区域上学习相关滤波器,从而建立更具辨别力的外观模型,另外通过利用傅里叶域中正则化运算的稀疏性推导出了一种有效的优化策略来学习滤波器㊂文献[21]给出了用于估计相关滤波器的方法,其显著地限制了圆形边界效应,同时保留了规范频域相关滤波器的许多计算优势㊂文献[22]通过目标和背景的颜色直方图构建矩阵掩膜矩阵,然后在空域内添加到滤波器中以抑制边界效应㊂文献[23]使用移位产生负样本,提取出包含背景在内的更大的区域,样本数量的增加使训练更具高效性㊂2.2.3㊀分块类跟踪算法基于分块的跟踪算法对要跟踪的目标进行分割,分割成不同的部分去学习特征,分别进行跟踪,融合起来得到目标最终的位置[24]㊂文献[25]学习的分类器不仅能够将部件与背景区分开来,还能够通过空间约束利用局部目标部分之间的内在关系保持目标外观模型稳定㊂SP-KCF 算法[26]捕获目标各子区域,利用光分辨率和形状变化计算各个目标子区域的可跟踪性,使所提出的跟踪器能够动态地利用那些具有良好可跟踪性的子区域进行目标似然估计㊂2.2.4㊀长期跟踪类算法文献[27]提出一种长期视觉跟踪算法,使用相关滤波用于估计目标的平移和比例变化,其中通㊀第6期朱伟杰,等:基于相关滤波技术的目标跟踪方法综述687㊀过对时间上下文相关性建模进行目标平移估计,对外观构建金字塔模型进行目标比例估计,在一定程度上可加强目标重度遮挡及移出视野情况下的鲁棒性㊂文献[28]使用连续相关滤波器实现连续域中目标位置的定位,同时使用在线随机蕨类分类器,在跟踪失败的情况下可重新检测目标㊂3㊀相关滤波跟踪算法存在问题与未来发展趋势㊀㊀当前由于相关滤波跟踪算法的精确性与实时性等综合性能表现较佳而被广泛研究与应用,衍生出大量的改进算法,包括从尺度自适应㊁边界效应以及特征提取等角度的改进,虽性能不断改进但仍存在部分问题:如在检测阶段需设置一定区域的搜索框,若搜索框过小不易检测到快速移动的目标,若搜索框过大又会引入大量的背景信息,增加了复杂度㊂另外相关滤波跟踪算法对存在遮挡现象的目标跟踪效果不佳,需进一步研究解决方法㊂未来相关滤波跟踪算法的研究可从以下方向开展:由于特征对目标跟踪算法的影响较大[29],因此如何改进特征以进一步增强目标外观模型的稳定性仍是重要方向之一;此外如何合理地更新目标模型,一方面可以适应目标的变化,另一方面尽量避免模型漂移导致的跟踪失败,是目标跟踪领域的难点之一㊂另外,已有相关滤波跟踪算法与深度学习类算法结合并产生了较好的效果[30-31],如何高效地利用相关滤波高速的优势及深度学习稳定的特征表达以提高跟踪算法整体的性能仍需进一步研究㊂4㊀结束语本文分析讨论了基于相关滤波技术的目标跟踪算法,首先简要地介绍了目标跟踪领域存在的难点与相关滤波跟踪算法的原理,然后归纳总结了相关滤波跟踪算法的发展历程,并根据算法针对解决存在难点的不同对相关滤波跟踪算法做了分类,最后指出了相关滤波跟踪算法存在的不足以及未来的研究方向㊂参考文献:[1]ZHU J,LAO Y,ZHENG Y F.Object tracking in struc-tured environments for video surveillance applications [J].IEEE 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基于相关滤波和注意力机制的单目标视觉跟踪算法研究
基于相关滤波和注意力机制的单目标视觉跟踪算法研究基于相关滤波和注意力机制的单目标视觉跟踪算法研究摘要：随着计算机视觉技术的发展，单目标视觉跟踪算法在实际应用中起到了重要的作用。
然而，由于目标的旋转、变形、遮挡等复杂因素的影响，单目标视觉跟踪算法仍然面临很多挑战。
为了克服这些困难，本文提出了一种基于相关滤波和注意力机制的单目标视觉跟踪算法。
该算法通过综合考虑目标的外观信息和运动信息，能够在复杂背景下高效准确地跟踪目标。
1. 引言在计算机视觉领域，目标跟踪一直是一个重要的研究课题。
通过对图像序列中的目标进行连续跟踪，我们可以了解目标的运动轨迹、速度、变形等信息，进一步应用于目标识别、行为分析、智能监控等领域。
然而，由于目标在大多数情况下会遭受复杂的遮挡、旋转、尺度变换等干扰，单目标视觉跟踪算法仍然面临很大的挑战。
2. 相关滤波相关滤波是一种常见的图像处理技术，其基本原理是通过计算目标模板与搜索图像的相关性来进行目标检测或跟踪。
通过计算模板的相关响应图，可以找到搜索图像中与目标最相似的区域，并将其作为当前帧的目标位置。
3. 注意力机制注意力机制是一种人类视觉系统中普遍存在的机制，通过选择感兴趣区域并忽略无关区域，从而提高目标检测和跟踪的准确性和效率。
在单目标视觉跟踪中引入注意力机制，可以根据目标的外观和运动特征，动态调整目标模板和搜索范围，从而适应目标的尺度变换、遮挡等复杂情况。
4. 算法设计基于相关滤波和注意力机制的单目标视觉跟踪算法主要包括以下几个步骤：首先，使用初始帧的目标位置生成目标模板。
然后，通过相关滤波计算目标模板与当前帧的相关响应图。
接下来，根据相关响应图选择目标候选区域。
通过融合目标的外观和运动信息，计算目标候选区域的得分，并选取得分最高的区域作为目标位置。
最后，根据目标位置更新目标模板，继续下一帧的跟踪。
5. 实验结果与分析为了验证所提算法的性能，我们对多个标准跟踪数据集进行了实验。
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0引言视觉跟踪是计算机视觉中引人瞩目且快速发展的领域,主要用于获取运动目标的位置、姿态、轨迹等基本运动信息,是理解服务对象或对目标实施控制的前提和基础。
其涉及许多具有挑战性的研究热点并常和其他计算机视觉问题结合出现,如导航制导、事件检测、行为识别、视频监控、自动驾驶、移动机器人等[1-4]。
虽然跟踪方法取得了长足进展,但由于遮挡、目标的平面内/外旋转、快速运动、模糊、光照及变形等因素的存在使其仍然是非常具有挑战性的工作。
近年来,基于相关滤波器CF(Correlation Filter)的跟踪方法得到了极大关注[5-9]。
CF 最大的优点是计算效率高,这归结于其假设训练数据的循环结构,因为目标和候选区域能在频域进行表示并通过快速傅里叶变换(FFT)操作。
Bolme [6]等首次将CF 应用于跟踪提出MOSSE 算法,其利用FFT 的快速性使跟踪速度达到了600-700fps 。
瑞典林雪平大学的Martin Danelljan 在2016年ECCV 上提出的相关滤波器跟踪算法C -COT [7]取得了VOT2016竞赛冠军,2017年其提出的改进算法ECO [8]在取得非常好的精度和鲁棒性的同时,显著提高运算速度至C-COT 的6倍之多。
基于CF 的跟踪算法如此优秀,已然成为研究热点。
近年和相关滤波有关的论文层出不穷,很有必要对这些论文及相关滤波的发展等进行一个归纳和总结,以推动该方向的发展。
文献[9]虽已做过综述并取得了一定效果,但有两点不足:(1)过多介绍现有几种方法的具体细节,没有对更多文献进行对比分析;(2)缺乏对基于相关滤波器跟踪方法的分类对比分析。
基于此,本文的不同∗基金项目:陕西理工大学科研项目资助(SLGKY16-03)基于相关滤波器的目标跟踪方法综述∗马晓虹1,尹向雷2(1.陕西理工大学电工电子实验中心,陕西汉中723000;2.陕西理工大学电气工程学院,陕西汉中723000)摘要:目标跟踪是计算机视觉中的重要组成部分,广泛应用于军事、医学、安防、自动驾驶等领域。
虽然取得了很大进展,但由于遮挡、快速运动、模糊、光照及变形等因素存在,其仍是具有挑战性的研究领域。
近年来,属于判别式类型的相关滤波器跟踪方法由于具有非常高的处理速度备受关注。
首先介绍了目标跟踪和相关滤波器的基本知识,之后对相关滤波器方法在朴素阶段、循环结构和核技巧、多特征通道、与深度特征的结合、尺度研究、边界效应以及其他信息的利用方面进行了详述,最后对基于相关滤波器方法的研究方向和发展趋势给出了几点看法。
关键词:计算机视觉;目标跟踪;相关滤波器中图分类号:TP391文献标识码:ADOI :10.16157/j.issn.0258-7998.174811中文引用格式:马晓虹,尹向雷.基于相关滤波器的目标跟踪方法综述[J].电子技术应用,2018,44(6):3-7,14.英文引用格式:Ma Xiaohong ,Yin Xianglei.Method of object tracking based on correlation filters :a survey[J].Application of Elec-tronic Technique ,2018,44(6):3-7,14.Method of object tracking based on correlation filters :a surveyMa Xiaohong 1,Yin Xianglei 2(1.Electrical and Electronic Experiment Teaching Center ,Shannxi University of Technology ,Hanzhong 723000,China ;2.School of Electrical Engineering ,Shannxi University of Technology ,Hanzhong 723000,China)Abstract :Object tracking is an important part in computer vision and is widely used in military,medical,security and autonomous driving.Although great progress has been made,it is still a challenging research field due to the factors such as occlusion,rapid speed,motion blur,illumination and deformation.In recent years,the correlation filter tracking method,one of discriminant type,has attracted much attention due to its higher processing speed.We first introduces the basic knowledge of the object tracking and the correlation filter tracking,and the correlation filter tracking methods in simple stage,we also discussed the circular structure and the kernel trick,the combination of multiple feature channels and deep feature,scale research,boundary effect and the use of other information.Finally,the research direction and development trend of the method based on the correlation filter is given.Key words :computer vision ;object tracking ;correlation filter之处和特点在于:(1)分析更多更新的文献,注重分析各文献的特点及渊源;(2)对各文献根据CF跟踪方法的思路进行归类分析,让读者更加清楚各文献的初衷及问题所在。
本文首先给出了目标跟踪和CF的基本知识,之后对CF方法在朴素阶段、循环结构和核技巧、多特征通道、与深度特征的结合、尺度研究、边界效应以及其他信息的利用方面进行了详述,最后对基于CF方法的未来发展方向提出了几点看法。
1目标跟踪及CF跟踪思想目标跟踪可以被定义为:在第一帧中给出一个兴趣目标(常用方框表示)前提下,在后续的每一帧中对该目标定位的任务。
一般地,目标跟踪可以分为生成式方法(Generative Method)、判别式方法(Discriminative Method)。
生成方法的思路是,先提取目标特征学习出代表目标的外观模型,通过它搜索图像区域进行模式匹配,在图像中找到和模型最匹配的区域,即为目标。
判别式跟踪方法将视觉目标跟踪视为一个二分类问题,其基本思路是寻求跟踪目标与背景间的决策边界,这类方法也常被称为基于检测的跟踪方法(Tracking by Detection)。
判别式方法由于同时用到了前景和背景信息,近年显示出非常出色的跟踪性能。
目前所有基于相关滤波器的算法都在判别式跟踪方法的框架下建立的。
本文主要对和相关滤波器有关的文献进行综述,想对视觉跟踪有全面了解的读者可以参考文献[9-12]。
和其他判别式方法类似,CF也需要一组训练样本以学习一个滤波器。
在跟踪中,第一帧中的图像块是唯一可用的样本,跟踪器常从离该图像块较近的区域收集正例,而从离其较远的区域收集负例,计算复杂度会随着训练块数目的增加而快速上升。
而基于CF的跟踪器通过循环移位收集稠密样本,这种移位近似为平移,从而构建了一个具有很好特性的循环矩阵。
CF首先通过最小化岭回归问题,并依据MOSSE滤波原理[6]寻找一个滤波器,然后以此滤波器和下一帧中的各搜索窗进行相关运算,其中输出值最大的搜索窗即为目标最佳位置,最后在下一帧中以线性插值方法对模型参数进行更新,以此循环操作,直至序列最后一帧。
2基于CF跟踪的发展2.1CF方法的开创CF在计算机视觉中最初被用于眼睛跟踪[13]和行人检测[14],由于需要大量训练数据,使得以往的CF在应用于跟踪时因速度太慢而无法使用。
2010年,Bolme[6]等提出一种新型相关滤波器MOSSE(Minimum Output Sum of Squared Error),首次将CF应用于跟踪算法。
该跟踪器框架建立在频域中,利用FFT的快速性使跟踪速度达到了600-700fps,显著超过当时的先进算法(如表1所示),同时算法具有卓越性能,在CV界引起剧烈反响。
MOSSE的思想是,当初始化给定单帧后,其能产生一个稳定的相关滤波器,然后以自适应CF作为目标外观模型,通过卷积来跟踪。
CF通过MOSSE算法显示出巨大潜力,从此CF跟踪算法得到瞩目,大量基于CF的跟踪算法相继出现。
2.2循环结构和核技巧基于检测的跟踪需要大量样本数据进行训练,这导致计算负担加重,和实时需求背道而驰。
但限制样本数量又会牺牲算法性能。
为了加快训练,此前基于CF的算法都采用稀疏采样策略,在每帧中,数个同目标大小一样的样本在目标临域内得到,样本之间很高的重叠率使得数据具有很大冗余,而如果采用下采样方法,会降低背景杂乱序列的跟踪性能。
牛津大学的João F.Henriques 提出样本之间潜在的结构信息并没有被有效利用,他发现[15],当有数千个平移样本时,数据矩阵是环状的,其依据循环矩阵的理论提出一种CSK(Circulant Structure Tracker)跟踪方法。
CSK应用FFT达到非常快的学习和检测功能的Fourier分析思想(不同于迭代思想),以包括高斯和多项式等多个类型的核得到训练和检测的闭环解。
该算法只通过简单几行代码就可以达到数百帧的运行速度,并且性能可媲美先进算法。
之后,João F.Henriques在CSK基础上提出一个新的核化相关滤波器KCF(Kernelized Correlation Filter)[16],同时,应用线性核提出一个快速多通道扩展的线性相关滤波器DCF(Dual Correlation Filter)。
利用KCF的优点执行分类器的训练和候选样本的检测,再利用HOG特征达到精确、鲁棒且快速的跟踪效果。